Gartner: самые перспективные технологии 2017 года

Цикл ажиотажа передовых технологий Gartner в 2017 году сфокусирован на трех мегатрендах: повсеместный искусственный интеллект (AI), прозрачно-иммерсивные эксперименты и цифровые платформы. Архитекторы компаний и лидеры в сфере технологических инноваций должны исследовать и развивать эти три направления, чтобы понять, как именно эти технологии могут повлиять на их бизнес в будущем.

«Компании продолжат сталкиваться со стремительно развивающимися технологиями, которые окажут серьезное влияние на взаимодействие менеджмента с сотрудниками, клиентами и партнерами, – говорит глава исследования Майк Джей Уокер. – Наша кривая по 2017 году показывает три основные технологические тенденции, которые позволяют получить кардинально-новый опыт работы с непревзойденным интеллектом и предлагают компаниям платформы, которые побуждают их ближе познакомиться с новыми экосистемами бизнеса и стать в ближайшие 5-10 лет конкурентоспособными».

И график как раз демонстрирует технологии, которые потенциально могут обеспечить различным компаниям высокое конкурентное преимущество.

Повсеместный искусственный интеллект

Рассмотрим возможное влияние на нашу жизнь автономных транспортных средств, оснащенных искусственным интеллектом. Они могут сократить количество несчастных случаев, улучшить дорожное движение и даже замедлить ход урбанизации, поскольку люди будут эффективно тратить время в пути и не испытывать необходимости в том, чтобы жить в непосредственной близости к центрам городов. «Когда автономные транспортные средства объединяют в себе такие новейшие технологии, как AI и IoT, с такими экономическими тенденциями, как шеринговая экономика, в мире начинают появляться бизнес-проекты, действительно способные в корне изменить рынок», - говорит Уокер. Uber является ярким примером того, как компания может кардинально изменить индустрию, в которой преобладают частные автомобили, и превратить транспорт в еще одну услугу для общества.

СМИ так много рассказывали об автономных транспортных средствах, что ожидания, касающиеся этой передовой технологии, оказались весьма раздутыми. Однако, учитывая тот факт, что AI невероятно важен для дальнейшего технологического развития, количество разработок в сфере алгоритмов машинного чтения заметно возросло. Хотя дальнейшие достижения в области восприятия, визуализации и картографирования – а также AI и компьютерных технологий – помогают эту технологию развивать, на самом деле, сложность всей системы и ее высокая стоимость ставят нас перед рядом проблем.

«AI-технологии в следующие десять лет будут самыми сокрушительными из-за их радикальной вычислительной мощности, почти бесконечного числа данных и беспрецедентных преимуществ в глубоких нейронных сетях, – говорит Уокер. – Это позволит организациям, работающим с AI-технологиями использовать данные для адаптации новых возможных ситуаций и решения проблем, с которыми до сих пор никто не сталкивался».

Кроме того, в сфере искусственного интеллекта машинное чтение – одна из главнейших технологических концепций – обладает большим потенциалом для различных компаний: от сетей поставок до фармакологических исследований. Уже совсем скоро традиционная программная инженерия перестанет справляться с обработкой неуклонно растущего количества доступных данных. А машинное чтение после серии наблюдений позволяет извлекать определенные знания и выявлять паттерны.

Прозрачно-иммерсивные эксперименты

В этом году, на конференции Facebook F8 компания представила Camera Effects Platform, которая демонстрирует связь между дополненной реальностью (AR) и социальными сетями. Это вызвало вспышку обсуждений возможностей AR в мире потребления. Однако технология, объединяющая виртуальные ухищрения и предметы из реального мира могла бы иметь большой потенциал для всей индустрии. К примеру, вместо того, чтобы смотреть на бумажную или электронную схему чего бы то ни было, можно воспользоваться AR, которая способна наложить эту схему на конкретный объект. Компаниям следует внедрить в свой бизнес AR-стратегию с конкретными целями и задачами для проведения испытаний и получения контрольных показателей.

Прозрачно-иммерсивные технологии обеспечивают прозрачность между людьми, компаниями и вещами. Поскольку технология развивается, чтобы стать более адаптивной, контекстуальной и подвижной, она будет еще и в большей степени сфокусирована на человеке. Так что, помимо самой AR, компаниям стоит задуматься о цифровых рабочих местах, подключенных домах, виртуальной реальности и 4D-печати.

Цифровые платформы

Поскольку биткоины и Эфириум (платформа для создания децентрализованных онлайн-сервисов на базе блокчейна) постоянно мелькают в новостях, кажется, что появление блокчейна не за горами. Однако большинство инициатив в этой области все еще находится на начальных стадиях. Предприятия до сих пор решают, как им ориентироваться в этой технологии, но опасения относительно ее жизнеспособности вызывают отсутствие проверенных вариантов использования и волатильность биткоина. Впрочем, в Gartner уверены в том, что в долгосрочной перспективе эта технология приведет к реформированию всей индустрии.

Из двух типов блокчейна – публично-доступных реестров и публично-контролируемых реестров – предприятиям стоит выбрать второй. У публично-контролируемых реестров есть средства контроля доступа, которые полностью регулируются правилами, но все же они открыты для сообщества. В случае с коммерческими транзакциями компаниям стоит воспользоваться публично-доступными реестрами – такими как биткоин – которые позволяют неизвестным или неподтвержденным пользователям получить доступ к реестру.

По мере того, как digital-бизнес все дальше уходит от слишком медленных процессов и все чаще обращается к взаимосвязанным экосистемам, раздробленная инфраструктура технологий сама по себе превращается в экосистему, подкрепленную платформами. В индустрии должны задуматься над тем, как создать основанные на платформах бизнес-модели, и что нужно технологиям для того, чтобы они могли поддержать этот шаг.

Другие технологии в этой области включают 5G, цифровых близнецов, платформы IoT и квантовые вычисления.